《表2 优化结果：室内阵列可见光通信多用户信噪比优化算法》

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《室内阵列可见光通信多用户信噪比优化算法》

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本文提出的优化算法与一般遗传算法的收敛曲线对比情况如图4所示。可以看出，在使用了最大信噪比贡献基因保留和最小信噪比贡献基因消除方法后，在用户终端位置已知时，优化算法需要约1000代左右即可达到收敛，而一般遗传算法对同样的问题需要约2000代，可见本文的方法可以加快算法的收敛速度。而且，优化算法获得的最终信噪比结果优于一般遗传算法3 d B。用户终端位置未知时，优化算法的收敛速度和最终结果也优于一般遗传算法。优化后的信噪比在0.85 m平面上分布图以及接收机的位置如图5所示。可以看出，在接收机位置已知情况下，经过优化后，高信噪比集中于接收机所在位置，接收机位置及优化结果如表2所示。可以看出，优化后的信噪比明显提升，所有接收机信噪比均高于13.6 d B门限，且具有较大余量。整个接收平面最低信噪比为16.46 d B。在接收机位置未知情况下，经过优化后，信噪比在整个平面内较均匀分布，整个接收平面最低信噪比为13.68 d B。2种情况均可以保证在用户终端在整个接收平面内进行200 Mb/s的高速高质量通信。实际使用时，可以根据预估的接收机位置分布来缩小虚拟用户终端的分布范围，从而获得局部信噪比分布更加优化的结果。